數(shù)理統(tǒng)計及其應用

　　該學科現(xiàn)有教學科研人員15人，其中教授3人，副教授6人，講師4人，博士4人，碩士4人，湖南省青年骨干教師2人。近年來，在《J. Stat. Plan. Inference》、《Statistics & Probability Letters》等國內(nèi)外核心期刊上發(fā)表學術(shù)論文100余篇, 其中有32篇被SCI（EI）收錄。主持國家自然科學基金項目3項，省部級科研項目16項。該學科現(xiàn)已形成了五個穩(wěn)定而富有特色的研究方向，即統(tǒng)計推斷、抽樣調(diào)查理論與技術(shù)、試驗設(shè)計與計算機試驗、統(tǒng)計優(yōu)化理論和方法、統(tǒng)計機器學習。

　　統(tǒng)計推斷方向主要研究應用數(shù)理統(tǒng)計方法對帶隨機性的觀測數(shù)據(jù)建模，進行量化分析，進而做出對未知事物以概率形式的統(tǒng)計推斷和統(tǒng)計預測。

　　抽樣調(diào)查理論與技術(shù)方向主要研究抽樣調(diào)查的理論與方法；指令性抽樣與敏感性問題抽樣調(diào)查及統(tǒng)計推斷。

　　試驗設(shè)計與計算機試驗方向主要研究均勻設(shè)計的理論及應用，基于線性模型的最優(yōu)設(shè)計，基于近似線性模型的穩(wěn)健設(shè)計，超飽和設(shè)計，計算機仿真試驗的理論、構(gòu)造及應用。

　　統(tǒng)計優(yōu)化理論和方法方向主要將數(shù)理統(tǒng)計方法中的最優(yōu)化方法應用于資本市場的統(tǒng)計分析中，從統(tǒng)計學、隨機微分方程等多個角度分析投資結(jié)構(gòu)、投資風險與收益的關(guān)系。

　　統(tǒng)計機器學習方向主要研究統(tǒng)計學在機器學習方面的應用研究，主要內(nèi)容包括模式識別、機器學習、統(tǒng)計學習理論及支持向量機等。